基于CS-BP神经网络的舌诊图像颜色校正算法

针对开放环境下舌诊图像采集过程中存在颜色偏差问题,文章提出基于CS(布谷鸟搜索)-BP的舌象颜色校正算法,利用布谷鸟的巢寄生性以及levy飞行机制优化BP神经网络。为了与其他颜色校正算法作对比,文章选择了多项式回归。为了研究不同拍摄环境对颜色校正结果的影响,分别在不同时刻下的室内、室外、白炽灯拍摄环境下,采集带有24色色卡的舌象并应用三种算法对其颜色校正得出结果进行对比分析,采用CIElab色差值指标对这三种算法进行评价,实验结果表明,与多项式回归和BP神经网络算法相比,CS-BP算法的校正效果得到明显提高。     

非线性离散系统变结构神经自校正控制器

针对仿射非线性离散系统,设计了一种变结构神经自校正控制器;自校正控制器采用变结构神经网络BP优化算法来设计控制器;控制器通过动态地修改神经网络权值,从而使控制的效果更加理想。     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用BP神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性     

基于BP神经网络的焦平面阵列的非均匀性校正

传统的基于BP神经网络的非均匀性校正算法由于采用了四邻域均值代替期望值,使得图像呈现低通的特性.本文针对红外焦平面阵列成像系统,对传统的神经网络算法进行了改进,将加权中值滤波处理后的结果作为期望输出,并在神经网络算法中权值修正时加入了动量项,加快了算法的收敛速度.通过仿真实验,与传统的神经网络相对比,校正效果得到明显的改善.     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用BP神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。     

变结构神经网络自校正控制器的设计与研究

提出了一种变结构神经网络自校正控制器的设计方法,采用变结构神经网络BP优化算法设计控制器来控制实际对象,动态地修改神经网络的权值作为自校正方法,使系统较好地适应负荷和外扰的变化,获得满意了控制质量。     

BP神经网络算法在龙门吊称重系统的应用

介绍了龙门吊称重系统的应用,运用BP神经网络的学习算法对称重系统进行校正,与传统加权平均算法进行了比较,其结果对精度具有较好的提高。     

表格数据自动识别技术研究

提出了表格数据自动识别算法 ,包括图像预处理、表格定位、偏歪校正、数据信息提取、BP神经网络识别等。较好地解决了表格数据的自动录入问题。     

表格数据自动识别技术研究

提出了表格数据自动识别算法,包括图像预处理、表格定位、偏歪校正、数据信息提取、BP神经网络识别等。较好地解决了表格数据的自动录入问题。     

山区小流域洪水预报实时校正研究

为了解决现有实时校正方法对山区小流域洪水进行校正能力不足的问题,引入K最近邻算法用于洪水预报实时校正。以安徽省沙埠流域为试验流域,构建基于K最近邻算法的实时校正模型,同时采用BP神经网络实时校正法和传统的误差自回归方法,以洪峰相对误差和确定性系数为评价指标,分析各校正模型的校正结果。结果表明:基于K最近邻的实时校正法对确定性系数改善最优,BP神经网络实时校正法对洪峰误差校正更精确;将历史洪水资料纳入学习样本后,基于K最近邻的实时校正法的校正能力将进一步提升。基于K最近邻的实时校正法能够有效避免误差自回归方法对洪峰误差控制较差的缺陷,适应性强,反应灵敏,精确度高,可作为山区小流域洪水预报实时校正的有效工具。     

基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法

针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法．将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果．仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值．     

基于遗传算法和BP算法的混合算法

结合神经网络的优化问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入BP算子,有效地结合了遗传算法全局寻优与BP算法快速收敛的特点,同时采用二进制编码和实数编码将神经网络的结构与权值混合编码到串中,实现了结构与权值的同步优化.仿真结果表明,新算法既能够快速地收敛到全局最优解,又能够在简化网络结构复杂度的同时得到网络权值的最佳逼近.     

改进的神经网络快速学习算法

提出了一种新颖的神经元模型和用于神经网络训练的推广准则，给出了多层神经网络的快速学习算法，研究了一种用于语音识别的时变多层神经网络及其相应的快速学习算法．语音识别实验表明：所给出的快速学习算法能有效地加速网络训练进程．     

基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究

针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算法的人工神经网络负荷预测模型,预测仿真结果表明,本文所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

基于SVM的BP改进新法

BP人工神经网络算法作为一种基本算法在许多领域中都有着广阔的应用前景.但由于其本身的缺陷而很难投入实际应用.给出了一种基于SVM(Support Vector Machines)的BP改进回归算法,有效地提高了算法的收敛速度,减少了迭代次数,提高了回归预测的精度.     

重置变结构神经网络的算法

神经网络的结构直接影响到网络性能的优劣，进而影响其推广使用，是目前研究的焦点之一．尝试将重置算法应用于经典BP神经网络的结构优化，研究了重置算法中最佳重置时间的性质，同时提出一种重置变结构经典BP神经网络．     

基因遗传算法用于人工神经网络的训练

根据基因遗传算法GA的基本原理,阐述了GA用于神经网络训练问题的适合度函数和编码方法,分析了标准GA的不足,提出了自适应浮动区间中心点、全局搜索和局部精确搜索等改进策略,发展了GENITOR算法.训练实例表明,GA不仅能代替BP算法,而且能完成神经元激发函数不可微的多层神经网络的训练.     

基于随机参数调整的改进反向传播学习算法

针对BP(反向传播)神经网络学习易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进BP神经网络学习算法——RMBP算法.RMBP算法在学习参数调整中增加了随机性,使其方便地跳出局部极小点,并沿梯度下降方向到达全局极小点.异或问题的学习试验结果表明,RMBP算法较BP学习算法和其他常见的改进BP算法具有学习速度快、学习精度高、资源占用少的优势.最后,结合民航飞机实时飞行仿真系统研究,对一组飞机空气动力参数样本进行了学习,以说明RMBP算法的有效性.     

物流配送中心选址的IPSO-BP算法

改进标准粒子群优化算法（PSO）的惯性权重参数,提出基于IPSO的BP神经网络算法,以提高物流配送中心选址的预测精度。仿真结果表明,IPSO-BP神经网络算法的预测精度优于常规BP神经网络算法,不仅改进了网络的收敛速度并且提高了预测准确性。